腾讯云 AI应用开发 二面凉经

一面:

自我介绍

skills和mcp的区别

介绍A2A协议,主要是用在哪些场景 有没有实际应用过

代码分析agent是做什么需求的,这种分析是文件粒度还是行粒度

agent进行代码检索是如何实现的,比如提到了某些功能或者是某些报错堆栈,agent是如何查找到的,没有具体行数的话是如何检索呢

对RAG了解多少 做知识检索是用哪些方式做检索的 用了哪些中间件 了解过哪些做向量检索的数据库

对大数据这边的组件有没有了解

线程跟协程的区别

描述一下什么是工厂模式

操作系统的内核态和用户态都是什么,有什么区别

什么是零拷贝 c++里面有哪些封装的接口是零拷贝的

简单说一下常用的网络协议,http和rpc的区别,rpc的优势在哪 适用哪些场景

了解过最新的http协议的内容吗 http2.0在哪些方面有比较大的提升

二面:

1.RAG具体是怎么用的2.mcp和skills的区别

3.讲一下shared_ptr、unique_ptr、weak_ptr的原理,shared_ptr底层是如何实现的

4.c++项目构建是用的什么技术

5.c++中使用pthread创建一个线程,linux底层角度发生了什么

6.linux的IO有哪些了解,讲一下poll和epoll,epoll底层是如何实现的

7.了解过什么中间件?redis中有哪些数据结构,他们底层是如何实现的?

8.了解过什么数据结构,插入和查询复杂度如何,底层如何实现的

9.template用过吗,有什么作用?

10.c++连接阶段具体是怎么做的

11.timewait 和closedwait都是干什么的

12.transformer的KVcache讲一下

全部评论
强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 03-26 16:13 广东

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03-24 13:35
门头沟学院 Java
攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目拷打3.你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent?为什么这么设计?有没有考虑过另一种方案?4.Agent 任务是怎么拆分的?拆分粒度是怎么决定的?5.上下文是怎么构建的?你们怎么避免上下文过长或者信息污染?6.如果上下文窗口不够,你优先保留哪些信息?为什么?7.你们做代码理解的时候,AST、调用关系这些信息是怎么用起来的?8.单测生成里,哪些代码其实不适合生成单测?你们是怎么识别并过滤的?9.覆盖率高但测试质量很差,这种情况你见过吗?你们是怎么解决的?10.mock在单测里什么时候是必须的?什么时候反而会带来问题?11.如果一个函数依赖数据库和RPC,你怎么让模型生成的单测还能稳定运行?12.你们怎么评估生成单测的质量?除了覆盖率,还有哪些指标?13.LLM的输入到底是什么?模型真正看到的是什么?14.self attention的核心作用是什么,为什么要拆成 QKV?为什么attention 可以建模长距离关系,15.为什么需要multi-head为什么 attention可以看成动态加权16.同一个 token的 Q、K、V 为什么不一样?17.attention复杂度很高,如果上下文特别长,你会怎么优化?18.模型产生幻觉的时候,一般是什么原因?工程上有什么办法降低19.Python有多线程吗?GIL 是干什么的?什么时候多线程是有用的?20.讲一下C++从源码到可执行文件的流程。21.手撕:给定数组的区间中位数之和:给定一个长度为n的数nums,一个区间 [l, r] 的 中位数 为:如果区间长度是奇数:排序后中间的数,如果是偶数:排序后靠左的那个数,要求:计算所有子数组的中位数之和
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